Blood Cell Counts • Basal Cell Skin Cancer • Bladder Cancer • Blood Clots and Cancer • Bone Cancer • Brain Cancer: Glioma • Breast Cancer: DCIS Breast Cancer • Breast Cancer: Inflammatory Breast Cancer • Breast Cancer: Invasive Breast Cancer • Breast Cancer: Metastatic Breast Cancer • Breast Cancer Screening and Diagnosis • Cervical Cancer • Chronic Lymphocytic Leukemia • Chronic Myeloid Leukemia • Colon Cancer • Colorectal Cancer Screening • Cutaneous B-Cell Lymphomas • Cutaneous T-Cell Lymphomas • Diffuse Large B-Cell Lymphomas • Distress During Cancer Care • Esophageal Cancer • Fatigue and Cancer • Follicular Lymphoma • Gallbladder and Bile Duct Cancers • Gastrointestinal Stromal Tumors (GIST) • Genetic Testing for Hereditary Breast, Ovarian, Pancreatic, and Prostate Cancers •移植物与宿主病•霍奇金淋巴瘤•儿童霍奇金淋巴瘤•免疫疗法副作用:CAR T细胞治疗•免疫疗法副作用:免疫检查点
4 Vice Dean,CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习(ML)模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查,重点是分析手,手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题,特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确,但通常是侵入性的,并且在资源有限的设置中易于访问,从而需要替代方法。通过综合当前的研究,本综述探讨了各种ML技术,包括卷积神经网络(CNN)和集合学习方法,评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像,从而使诊断过程更容易访问,用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法,尤其是在服务不足的人群中,但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大,更多样化的数据集和改进的算法,这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络,但已显示出可观的改进,但对于有效的实时测试和应用,进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反,这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步,本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力,从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血,非侵入性方法,机器学习,图像分析,卷积神经网络,智能手机技术,预测分析,医疗保健可及性,功能提取,深度学习。这是一个全球公共卫生问题,发生在个人,尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲;母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中,贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血,可以使用有效且生产力的方法,该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要,因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实,育龄妇女的贫血是
疣是由人乳头瘤病毒(HPV)引起的高度传染性良性病变[1]。各种类型的都是平坦的疣,手掌和足底疣,普通疣,周围的,丝状疣和肛门生殖器疣[2,3]。疣的自发分辨率约为65–78%。患者寻求治疗的主要原因是他们的传染性和相关的生活质量差[4]。多个顽固的疣,棕榈液和周围的疣对治疗医生构成了严重的挑战,因为它们对诸如电凝和冷冻疗法等治疗方法没有反应。最近,对皮肤测试抗原和疫苗进行的病性免疫疗法已无需疤痕和复发降低而有效地管理此类疣[5]。免疫疗法抗原,例如麻疹,腮腺炎,红宝石(MMR)疫苗,结核蛋白(纯化蛋白质衍生物),
宫颈脊髓损伤后的手功能丧失严重损害了功能独立性。我们描述了一种在一个完全宫颈四肢瘫痪(C5美国脊柱损伤关联量表a)中,使用便携式全植入式脑部计算机界面的一个完全宫颈四肢瘫痪量(C5美国脊柱损伤关联量表a)的方法来恢复手动掌握的能力控制。大脑 - 计算机界面由放置在主要手动皮层上的硬膜下表面电极组成,并连接到锁骨下方皮下植入的发射器,从而可以连续读取皮层学活性。运动意愿来触发主要手的功能性电刺激。移动信息信息可以在29周内的阶段性研究中进行一致的解码,平均准确性为89.0%(范围为78–93.3%)。在各种上肢任务的速度和准确性中都观察到了改进,包括提起小物体并将对象传输到特定目标。在开环试验期间,在家解码的准确性达到91.3%(范围80-98.95%),在闭环试验期间的授予率为88.3%(范围77.6-95.5%)。重要的是,本研究未探索功能结果和解码器指标的时间稳定性。完全植入的大脑 - 计算机界面可安全地用于可靠地从运动皮层中移动,从而可以准确地对手掌握。
摘要:本文研制了一种手掌大小的激光光谱仪,该光谱仪基于可调谐二极管激光吸收光谱 (TDLAS) 和新型双层环形电池,用于检测痕量气体。得益于自制电子系统和紧凑光学设计,传感器的物理尺寸最小化为 24×15×16 cm 3 。环形吸收电池分为 2 层,共有 84 个反射,有效光程长度为 8.35 m,用于增强气体的吸收信号。设计了自制电子系统,用于实现分布式反馈 (DFB) 二极管激光控制器、模拟锁相放大器、数据采集和通信。采用免校准扫描波长调制光谱法来确定气体浓度,并减少电子噪声和机械振动引起的随机波动。使用 1.653 μm 的 DFB 激光器演示了对环境空气中 CH 4 的测量。混合气体更新的上升时间和下降时间分别约为16 s和14 s。为验证光谱仪的性能,进行了振动和温度试验,在不同振动频率和温度下对20 ppm CH 4 测定的标准偏差分别为0.38 ppm和0.11 ppm。根据Allan偏差分析,在积分时间为57.8 s时,CH 4 的最低检测限可达22 ppb。
